老板患上了AI狂热症,连决策都让AI来做,感觉公司快完蛋了!

知乎上有个问题是：老板患上了AI狂热症，连决策都让AI来做，感觉公司快完蛋了。

问题描述里这个老板用上 Claude 之后，每天熬夜跟AI对话到凌晨两三点不睡觉，每周还发三份邮件。

一个老板，把自己熬成这个样子，那肯定是觉得自己抓住了一根救命稻草，有一瞬间甚至觉得自己一切的宏大理想都有了实现的可能。

他觉得公司现在这么难，就是因为没跟上 AI。只要全公司都用上 AI，就能突围。这个傻逼念头，是他熬夜的全部动力。

但只要是每天都在用agent干活的朋友就非常清楚大模型的能力在哪。

AI 能干的活其实很清楚，写方案、算数据、给建议，能省很多重复劳动的时间。但它干不了决策，做不了判断。

决策的本质，是判断加担责。判断哪条路对，然后为选错的后果负责。AI只能做前一半的参考，做不了后一半。它没有“我”，它担不了责。所以它吐出来的那些所谓“决策”，是次坏的，看着像个决策，实际是一份没人负责的建议。

德国哥廷根大学做过一个实验，让四个 AI 扮演专家、四个 AI 扮演消费者，在市场上买卖“专业建议”这种看不见好坏的东西。没有任何规则的时候，一笔交易都成交不了，AI 专家漫天要价，AI 消费者死活不信，市场直接崩了。直到加了一条规则：谁给建议，谁就得为后果负责。这个虚拟市场才真正跑起来。所以真正值钱的是有人为决策和结果负责。

那些真能赚到钱的平台是这样的。Mercor 这种 AI 评测平台上有个职位叫「金融 AI 评测师」，干的就是这个：AI 写完一份财报分析、一个估值模型，他们聘用在投行干过五年的人来审，审核AI算得对不对、结论靠不靠谱，审完签字。这活一小时 105 美元。凭什么给这么高？因为签字的那个人，得担责。

↑ Mercor 官网「Finance AI Specialist」职位页——时薪 $100-150，要求投行/私募/对冲基金经验

而很多小老板把决策交给 AI，等于把方向盘交给一个不担责的东西。方案再漂亮，出了事，它只会说一句“我错了”，然后就没然后了。你骂他他最多只会深刻反省，然后直接执行，然后越改越错。

这些老板以为，问题在“效率不够、没跟上 AI”。所以满脑子想的是怎么提效、怎么追平、怎么不被时代落下。其实这都是被AI广告刷屏闹出来的焦虑。

有个做电商的讲过前公司的下坠：业绩一年比一年差，老板病急乱投医，不停试新业务，做上两三个月就砍，同事从满编裁到只剩不到三分之一，人是少了，指标却没降，工资也没涨。就在这时候，老板对 openclaw 这类 AI 工具上头了，逼每个人装、梳理哪些活能交给 AI。结果装的时候一堆 bug，技术部门也说不清，真跑起来效率还不如从前。可老板朋友圈照样一条接一条晒 AI 工具，配文“炸裂”“惊人”。有个干了五年的运营，记下老板推 AI 那一个月：GMV 同比掉 20%，差评率却在往上走。

看出来没有。生意实打实的在下滑，但老板还在寄希望于AI工具。他把公司的问题，归结到了“没用上 AI”。

而真正在影响生意的，是市场在萎缩、同行在内卷、大家口袋里的钱在变少、市场需求整个变了。这些真正改变东西，跟 AI 一点关系都没有。

AI 解决的是“能力拓展”的问题，写得更快、算得更快、方案出得更多。可小公司的困境，是“环境”。

用 AI 去闯环境这一关，是典型的资源错配。你逼着全公司去调 prompt、去装工具、去交 AI 使用报告，可市场该缩还是缩，客户该跑还是跑。

如果真要用ai做流程替代，是比较费事的。数据得接上，系统得打通，流程得改，员工得在每个节点做判断，出了问题还得有人兜底。这是一整套组织改造，得有人懂、有钱砸、有耐心磨。

可是现在的小企业的老板有这个条件吗？60% 的中小企业老板说，想用 AI 最大的坎，是“公司没有懂 AI 的人”。懂不懂的还在其次，关键是你心中的宏大理想那都得烧token啊，真要打通全流程的话，我估计老板看完token账单得晕过去。

MIT 有个调查，企业自己定制的 AI 工具，只有 5% 真的用起来了，剩下 95% 一分钱回报都没有。麦肯锡的调查显示，88% 的企业说自己在用 AI，但真正有利润的只有 6%。OpenAI 和 Anthropic 80% 的企业收入，来自 1% 的客户。

所以企业的问题，根本不是“有没有用 AI”。钱只会流向那些能判断“AI 干得行不行”的公司，剩下的用不用 AI，结果都一样。

复旦校长金力今年开学典礼上，专门讲了三个警惕：认知卸载、虚假掌握、信息茧房。翻译过来就是：让 AI 代答，脑子会退化；让 AI 代评，就以为自己真懂了；让 AI 顺着你说，就再也听不进难听的话了。

↑ 复旦大学校长金力在 2026 级开学典礼上讲话

有份研究干脆把这现象写进了论文标题，叫《当思考被外包》。它找了 353 名中国大学生，把他们用 AI 的方式分了四类：两成半只是简单问答，一成半是批判性一起想，还有两成半是高依赖高深度。结论就一条：AI 用得越深，人让出去的那部分思考就越多。

↑ 《When Thinking Is Outsourced》论文页

所以这场 AI 狂热，狂热的是个啥？

是一场幻觉。公司经营出现问题了，以为ai能解决公司经营困境，其实别说ai解决不了，很多大企业现在也解决不了。ai产品的使用是有特定的规律和用法的，一拍大脑门就想开发新项目，那只能是看着你的token账单和一堆屎山代码发呆。